論文の概要: End-to-End Breast Cancer Radiotherapy Planning via LMMs with Consistency Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15876v3
• Date: Mon, 1 Jul 2024 20:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 08:09:56.667213
• Title: End-to-End Breast Cancer Radiotherapy Planning via LMMs with Consistency Embedding
• Title（参考訳）: LMMを用いた終末期乳癌放射線治療計画
• Authors: Kwanyoung Kim, Yujin Oh, Sangjoon Park, Hwa Kyung Byun, Joongyo Lee, Jin Sung Kim, Yong Bae Kim, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: 放射線腫瘍学の分野に適した包括的大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるRO-LMMを提案する。 このモデルは臨床ワークフロー内の一連のタスクを効果的に管理し、臨床コンテキストの要約、放射線治療計画の提案、計画誘導されたターゲットボリュームセグメンテーションを含む。 クリーン入力処理の整合性を維持しつつ,LMMのノイズ入力に対する堅牢性を向上する,CEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.360760580820966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in AI foundation models have significant potential for lightening the clinical workload by mimicking the comprehensive and multi-faceted approaches used by medical professionals. In the field of radiation oncology, the integration of multiple modalities holds great importance, so the opportunity of foundational model is abundant. Inspired by this, here we present RO-LMM, a multi-purpose, comprehensive large multimodal model (LMM) tailored for the field of radiation oncology. This model effectively manages a series of tasks within the clinical workflow, including clinical context summarization, radiation treatment plan suggestion, and plan-guided target volume segmentation by leveraging the capabilities of LMM. In particular, to perform consecutive clinical tasks without error accumulation, we present a novel Consistency Embedding Fine-Tuning (CEFTune) technique, which boosts LMM's robustness to noisy inputs while preserving the consistency of handling clean inputs. We further extend this concept to LMM-driven segmentation framework, leading to a novel Consistency Embedding Segmentation~(CESEG) techniques. Experimental results including multi-centre validation confirm that our RO-LMM with CEFTune and CESEG results in promising performance for multiple clinical tasks with generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: AI基盤モデルの最近の進歩は、医療専門家が使用する包括的および多面的アプローチを模倣することにより、臨床ワークロードを軽量化する大きな可能性を秘めている。 放射線オンコロジーの分野では、多重モードの統合が非常に重要であり、基礎モデルの機会が豊富である。 ここでは放射線腫瘍学の分野に適した多目的包括的大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるRO-LMMを紹介する。 本モデルは,LMMの能力を活用して,臨床コンテキスト要約,放射線治療計画提案,計画誘導目標容積分割など,臨床ワークフロー内の一連のタスクを効果的に管理する。 特に, エラー蓄積を伴わない連続的な臨床業務を行うために, クリーン入力処理の整合性を維持しつつ, LMMのノイズ入力に対する堅牢性を向上する, CEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。 さらに、この概念をLMM駆動のセグメンテーションフレームワークに拡張し、新しいConsistency Embedding Segmentation~(CESEG)技術を生み出します。 CEFTune と CESEG を用いた RO-LMM は, 汎用機能を有する複数の臨床タスクにおいて有望な性能を示すことが確認された。

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